Exercice Sur Regression Lineaire Simple

Régression linéaire multiple 1 Régression linéaire multiple La régression linéaire multiple est une analyse statistique qui décrit les variations d'une variable endogène associée aux variations de plusieurs variables exogènes. Par exemple, une analyse de régression multiple peut révéler une relation positive entre la demande de lunettes de soleil et différents caractères démographiques (age, salaire) des acheteurs de ce produit. La demande augmente et baisse avec les variations de ces caractéristiques

://labomath.univ-lille1.fr/∼jacques/ 2 Table des matières 1 2 Régression linéaire simple 1.1 Le modèle théorique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Le modèle statistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Estimation des paramètres . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Tests sur le modèle de régression linéaire . . . . . . . . . . 1.4.1 Vérification des hypothèses du modèle linéaire . . . 1.4.1.1 Normalité et homoscédasticité des résidus 1.4.1.2 Test de non

Université Rennes 2 Master de Statistique Année 2012/2013 Premier Semestre Régression linéaire Arnaud Guyader Ce cours est tiré des quatre premiers chapitres du livre de Pierre-André Cornillon et Eric MatznerLøber, Régression avec R, paru chez Springer en 2010. Table des matières 1 La régression linéaire simple 1.1 Modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Moindres Carrés Ordinaires . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Calcul des estimateurs de β1 et β2 . . . .

Université Rennes 2 Master de Statistique Année 2012/2013 Premier Semestre Régression linéaire Arnaud Guyader Ce cours est tiré des quatre premiers chapitres du livre de Pierre-André Cornillon et Eric MatznerLøber, Régression avec R, paru chez Springer en 2010. Table des matières 1 La régression linéaire simple 1.1 Modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Moindres Carrés Ordinaires . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Calcul des estimateurs de β1 et β2 . . . . . . 1.2.2 Quelques

Polytechnique 4ème ANNEE Département : Génie Industriel Série d'Exercices N° 01 d’Econométrie (Régression simple) Exercice N°01 : Soit le modèle de régression simple constant : Yt = ( + Ut (t = 1,T) 1. Estimer le paramètre ( par MCO et par la méthode du maximum de vraisemblance. 2. Calculer RSS, ESS, TSS et R2 du modèle. Exercice N°02 : Soit le modèle de régression simple suivant : Yt = ( + ( Xt + Ut (t = 1,T) 1. Dans l'analyse de variance, donner une définition

forte Relation modérée Relation faible Relation très faible Relation nulle Pr. BOULAHOUAL Adil Résumé : RLS ETAPE DE LA REGRESSION LINEAIRE SIMPLE 1- La spécification du modèle consistant à tracer le nuage de point - dit encore diagramme de dispersion - et à soupçonner l’existence et le type de la relation entre les deux variables. Procédure sous SPSS : Analyse – Régression – Ajustement de fonction. 3- L’estimation des paramètres β0 et β1 : Autrement calculer la b0 et la b1 . Deux types d'estimations

la corrélation entre deux ou plusieurs variables aléatoires ou statistiques, c’est étudier l’intensité de la liaison qui peut exister entre ces variables. La liaison recherchée est une relation affine. Problématique générale = étudier la relation linéaire entre 2 variables (une variable x et une variable y). La relation est exprimée par un coefficient de corrélation. e.g., Corrélation entre 2 épreuves signifie qu’il y a une dimension psychologique partagée par ces 2 épreuves La corrélation comme

Moyenne mobile simple (SMA). – Moyenne mobile simple pondérée. – Lissage exponentiel simple. 4 Plan • Modèles pour séries avec tendances : – Régression linéaire. – Lissage exponentiel double (Holt). – Moyenne mobile double. • Modèles pour séries avec saisonnalité : – – – – Longueur du cycle. Multiplicateurs saisonniers. Décomposition de la série chronologique. Lissage exponentiel triple (Winters). • Complément – Le suivi des previsions. – Utilisation des ordinateurs. • Exercices. 5 5 La nature

SEBAA 1 CHAPITRE II LA RÉGRESSION MULTIPLE 2 Avantages de la régression multiple • Dans le chapitre 1, nous avons étudié l’impact d’une variable indépendante x sur la variable dépendante y Hypothèse : tous les autres facteurs affectant y ne sont pas corrélés avec x Hypothèse non réaliste Le modèle de régression multiple permet de contrôler explicitement les autres facteurs qui affectent la variable dépendante 3 Avantages de la régression multiple • L’analyse de la régression multiple permet en

Série Corrigée N°1-ÉNONCÉS Modèles Économétriques à Une Équation-Régression Simple Exercice 1 : ?? On considère les matrices ? = ? ? ? ? ? ,? = ? ? ? ? ? ? ? ?? ? = ? ? ? ?? ?? ? ? ? 1) Calculer ?. ? −? et déduire ?′ . ?′ −? 2) Calculer ?? ?. ? ?? ?? ?. ? 3) Calculer ?−? 4) Soit ? une matrice de dimension ?, ? ?? ? = ?′ . ? Montrer que : a) ? est symétrique b) ?? ? = ??? ? ? 5) On considère des matrices carrées ?, ?, ?, ?, ? ?? ? où ? ?